由于噪声的存在,当我们把估计的轨迹与地图代入SLAM的运动、观测方程时,他们并不会完美的成立 此时就调整状态的估计,使得误差最小化 该问题有何结构 由许多个误差的平方和(Sigma范数和组成) 虽然总体维度高,但每个项很简单,只关联2个变量 如果用李代数表达位姿,那么是无约束优化问题 如何求解 介绍通用的非线性最小...
由于噪声的存在,当我们把估计的轨迹与地图代入SLAM的运动、观测方程时,他们并不会完美的成立 此时就调整状态的估计,使得误差最小化 该问题有何结构 由许多个误差的平方和(Sigma范数和组成) 虽然总体维度高,但每个项很简单,只关联2个变量 如果用李代数表达位姿,那么是无约束优化问题 如何求解 介绍通用的非线性最小...